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OpenCV中对数组(矩阵)的常用操作
阅读量:798 次
发布时间:2023-04-15

本文共 1282 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

OpenCV 矩阵操作功能分类

OpenCV 提供了丰富的矩阵操作功能,涵盖了从基础运算到高级数学计算的多种场景。以下是对这些功能的分类和描述:

1. 矩阵的点运算

点运算是处理单个矩阵元素的操作,适用于元素间的基本计算。常见操作包括:

  • add():矩阵加法,支持掩码。
  • subtract():矩阵减法,支持掩码。
  • multiply():矩阵逐元素乘法,支持掩码。
  • divide():矩阵逐元素除法,支持掩码。
  • absdiff():两个矩阵的差的绝对值。
  • bitwise_and(), bitwise_or(), bitwise_xor():位运算。
  • max(), min():点最大值、点最小值。
  • compare():元素间比较,返回结果矩阵。

2. 矩阵的统计运算

统计运算用于计算矩阵的集成值和其他统计量,常见功能包括:

  • sum():求矩阵元素和。
  • mean():求矩阵均值。
  • meanStdDev():求均值和标准差。
  • norm():求范数(1范数、2范数、无穷范数)。
  • countNonZero():统计非零元素个数。
  • minMaxLoc():找到矩阵的最小值和最大值及其位置。

3. 基本数学运算

这些操作涉及对矩阵元素执行基本的数学函数:

  • exp(), log(), pow(), sqrt():指数、对数、幂运算和平方根。
  • cartToPolar(), polarToCart():笛卡尔坐标与极坐标转换。

4. 代数运算和 SVD

高级代数运算和奇异值分解:

  • scaleAdd():缩放后与另一个数组的和。
  • transpose():矩阵转置。
  • gemm():广义矩阵乘法。
  • invert():矩阵逆或伪逆。
  • determinant():行列式计算。
  • trace():矩阵迹。
  • eigen():特征值和特征向量计算。
  • SVD:奇异值分解。

5. 离散傅里叶变换和离散余弦变换

用于信号处理的高级变换:

  • dft(), idft():离散傅里叶变换及其反变换。
  • dct(), idct():离散余弦变换及其反变换。
  • LUT:查表变换。
  • mulSpecturms:傅里叶频谱乘法。

6. 其他高级功能

  • reduce():将矩阵缩减为向量。
  • repeat():矩阵重复操作。
  • split(), merge():多通道矩阵的分解与合成。
  • mixChannels:通道间数据交换。
  • sort, sortIdx:矩阵排序。
  • setIdentity:设置单元矩阵。
  • completeSymm:矩阵上下三角拷贝。
  • inRange, checkRange:元素范围检查。
  • solve, solveCubic, solvePoly:求解线性方程、多项式方程。
  • calcCovarMatrix:协方差矩阵计算。
  • Mahalanobis:距离计算。
  • phase:向量相位计算。
  • magnitude:向量长度计算。
  • convertScaleAbs:缩放后取绝对值并转换格式。

这些功能为 OpenCV 提供了强大的矩阵操作能力,适用于图像处理、计算机视觉和机器学习等多个领域。

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